Update privacy.py

privacy.py

@@ -1,37 +1,37 @@
-class MedicalPrivacyProcessor:
-    def __init__(self):
-        # Anonimleştirme için gerekli kaynakları yükle
-        self.pii_patterns = {
-            "isim": [r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+\b'],
-            "tc_no": [r'\b[1-9][0-9]{10}\b'],
-            "telefon": [r'\b0?5[0-9]{2} ?[0-9]{3} ?[0-9]{2} ?[0-9]{2}\b'],
-            "email": [r'\b[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}\b'],
-            "adres": [r'\b[A-Z][a-z]+ (Mahallesi|Mah\.)\b']
-        }
-    
-    def anonymize_text(self, text):
-        """Metindeki kişisel verileri tespit eder ve anonimleştirir"""
-        if not text:
-            return text, {}
-        
-        # Basit bir örnek: gerçek uygulamada daha gelişmiş olmalı
-        identified_data = {}
-        anonymized = text
-        
-        # Her bir PII (Personally Identifiable Information) tipini kontrol et
-        import re
-        for data_type, patterns in self.pii_patterns.items():
-            matches = []
-            for pattern in patterns:
-                for match in re.finditer(pattern, text):
-                    matches.append(match.group(0))
-            
-            # Eşleşen verileri anonimleştir
-            for i, match in enumerate(matches):
-                replacement = f"[{data_type.upper()}_{i+1}]"
-                anonymized = anonymized.replace(match, replacement)
-            
-            if matches:
-                identified_data[data_type] = matches
-        
+class MedicalPrivacyProcessor:
+    def __init__(self):
+        # Anonimleştirme için gerekli kaynakları yükle
+        self.pii_patterns = {
+            "isim": [r'\b[A-Z][a-z]+ [A-Z][a-z]+\b'],
+            "tc_no": [r'\b[1-9][0-9]{10}\b'],
+            "telefon": [r'\b0?5[0-9]{2} ?[0-9]{3} ?[0-9]{2} ?[0-9]{2}\b'],
+            "email": [r'\b[a-zA-Z0-9._%+-]+@[a-zA-Z0-9.-]+\.[a-zA-Z]{2,}\b'],
+            "adres": [r'\b[A-Z][a-z]+ (Mahallesi|Mah\.)\b']
+        }
+    
+    def anonymize_text(self, text):
+        """Metindeki kişisel verileri tespit eder ve anonimleştirir"""
+        if not text:
+            return text, {}
+        
+        # Basit bir örnek: gerçek uygulamada daha gelişmiş olmalı
+        identified_data = {}
+        anonymized = text
+        
+        # Her bir PII (Personally Identifiable Information) tipini kontrol et
+        import re
+        for data_type, patterns in self.pii_patterns.items():
+            matches = []
+            for pattern in patterns:
+                for match in re.finditer(pattern, text):
+                    matches.append(match.group(0))
+            
+            # Eşleşen verileri anonimleştir
+            for i, match in enumerate(matches):
+                replacement = f"[{data_type.upper()}_{i+1}]"
+                anonymized = anonymized.replace(match, replacement)
+            
+            if matches:
+                identified_data[data_type] = matches
+        
         return anonymized, identified_data